Análisis de la dinámica espaciotemporal de humedales tropicales a través de imágenes SAR Sentinel-1Caso de estudio en Colombia

  1. Velásquez Franco, Pablo Andrés 1
  2. Pérez González, María Eugenia 1
  1. 1 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Revista:
Cuadernos de Geografía: Revista Colombiana de Geografía

ISSN: 2256-5442,  0121-215X

Año de publicación: 2024

Volumen: 33

Número: 1

Páginas: 161-178

Tipo: Artículo

DOI: 10.15446/RCDG.V33N1.105225 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

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Resumen

Las imágenes Synthetic Aperture Radar (SAR) del sensor Sentinel-1 complementan las posibilidades actuales que brindan los sensores remotos de información multiespectral, siendo principalmente útiles en áreas de alta nubosidad. Este estudio presenta la descripción de la dinámica espaciotemporal de un sistema de humedales tropicales denominado Ciénaga Colombia durante el periodo 2014-2021 a través de imágenes del sensor SAR Sentinel-1. Los datos se procesaron en Google Earth Engine (GEE) y se emplearon gráficos de cajas y bigotes para analizar la dispersión multitemporal de la retrodispersión del SAR. La lámina de agua superficial del sistema de humedales se calculó mediante los métodos de Umbrales y el Surface Water Index Extraction Model (SWIM), y se exploró su posible relación con la precipitación media anual y el El Niño Osciliación del Sur (ENOS). Los resultados indican la media del tamaño de la lámina de agua superficial de 109,96 ha en el 2015 y de 334,79 ha en el 2017. Los valores calculados para el 2017 con el SWIM y el método de umbrales distan casi en el doble para el mínimo de retrodispersión —384 ha y 657 ha, respectivamente—, aunque para esa temporalidad hubo ausencia de datos SAR. La consistencia de los resultados obtenidos a través de datos SAR se validó con valores del Normalized Difference Water Index (NDWI) provenientes de imágenes Sentinel 2-1C, y muestran coherencia en lo calculado. Finalmente, desde este estudio se reconoce la necesidad de profundizar en diferentes análisis para identificar los cambios en el sistema de humedales producto de las intervenciones directas sobre la red de drenaje en el que se encuentra.

Referencias bibliográficas

  • ANLA (Autoridad Nacional de Licencias Ambientales). 2019. “Proyecto de interés en seguimiento PIS-Proyecto Hidroeléctrico Pescadero Ituango”. Consultado el 2 de noviembre de 2023. https://www.anla.gov.co/proyectos-de-interes-en-seguimiento/pis-proyecto-hidroelectrico-pescadero-ituango
  • Bhatt, C M, Amitesh Gupta, Arijit Roy, Prohelika Dalal y Prakash Chauhan. 2021. “Geospatial Analysis of September, 2019 Floods in the Lower Gangetic Plains of Bihar Using Multi-Temporal Satellites and River Gauge Data”. Geomatics, Natural Hazards and Risk 12 (1): 84-102. https://doi.org/10.1080/19475705.2020.1861113 DOI: https://doi.org/10.1080/19475705.2020.1861113
  • Carroll, M. L., J. R. Townshend, C. M. DiMiceli, P. Noojipady y R. A. Sohlberg. 2009. “A New Global Raster Water Mask at 250m Resolution”. International Journal of Digital Earth 2 (4): 291-308. https://doi.org/10.1080/17538940902951401 DOI: https://doi.org/10.1080/17538940902951401
  • Clement, Miles A., Chris G. Kilsby y Philip Moore. 2018. “Multi-Temporal Synthetic Aperture Radar Flood Mapping Using Change Detection”. Journal of Flood Risk Management 11 (2): 152-168. https://doi.org/10.1111/jfr3.12303 DOI: https://doi.org/10.1111/jfr3.12303
  • Clinton, Nicholas. 2017. “Otsu’s Method for Image Segmentation by Google Earth and Earth Engine”. Consultado el 10 de agosto de 2022. https://medium.com/google-earth/otsus-method-for-image-segmentation-f5c48f405e
  • Conserva Colombia, Fondo Acción, The Nature Conservancy, Corantioquia y Municipio de Caucasia y Fundación Grupo HTM. 2015. Propuesta para la declaratoria del Distrito Regional de Manejo Integrado (DRMI). Complejo de humedales Ciénaga Colombia, municipios de Cacasia y Cáceres - Antioquia. Medellín. Consultado el 5 de agosto de 2022. https://www.corantioquia.gov.co/ciadoc/AREAS%20PROTEGIDAS/AIRNR_CV_1010_2013.pdf
  • Du, Yun, Yihang Zhang, Feng Ling, Qunming Wang, Wenbo Li y Xiaodong Li. 2016. “Water Bodies’ Mapping From Sentinel-2 Imagery with Modified Normalized Difference Water Index at 10-m Spatial Resolution Produced by Sharpening the Swir Band”. Remote Sensing 8 (4): 354. https://doi.org/10.3390/rs8040354 DOI: https://doi.org/10.3390/rs8040354
  • Eid, Asmaa Nasser Mohamed, C. O. Olatubara, T. A. Ewemoje, Mohamed Talaat El-Hennawy y Haitham Farouk. 2020. “Inland Wetland Time-Series Digital Change Detection Based on SAVI and NDWI Indecies: Wadi El-Rayan Lakes, Egypt”. Remote Sensing Applications: Society and Environment 19: 100347. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2020.100347 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2020.100347
  • EPM (Empresas Públicas de Medellín). 2022. “Hidroituango, Proyecto Hidroeléctrico Ituango”. Consultado el 2 de noviembre de 2023. https://www.hidroituango.com.co/caracteristicas-del-proyecto/
  • Farr, Tom G., Paul A. Rosen, Edward Caro, Robert Crippen, Riley Duren, Scott Hensley, Michael Kobrick, Mimi Paller, Ernesto Rodriguez, Ladislav Roth, David Seal, Scott Shaffer, Joanne Shimada, Jeffrey Umland, Marian Werner, Michael Oskin, Douglas Burbank y Douglas Alsdorf. 2007. “The Shuttle Radar Topography Mission”. Reviews of Geophysics 45 (2). https://doi.org/10.1029/2005RG000183 DOI: https://doi.org/10.1029/2005RG000183
  • García Rodríguez, María Pilar, María Eugenia Pérez González y Juan José Sanz Donaire. 2006. “Variabilidad Hídrica y Edáfica de Humedales Peninsulares Interiores a Partir de Imágenes Landsat (TM y ETM)”. Estudios Geográficos 67 (260): 57-78. https://doi.org/10.3989/egeogr.2006.i260.43 DOI: https://doi.org/10.3989/egeogr.2006.i260.43
  • Gorelick, Noel, Matt Hancher, Mike Dixon, Simon Ilyushchenko, David Thau y Rebecca Moore. 2017. “Google Earth Engine: Planetary-Scale Geospatial Analysis for Everyone”. Remote Sensing of Environment 202 (Diciembre): 18-27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
  • Guha, Subhanil, Himanshu Govil y Monika Besoya. 2020. “An Investigation on Seasonal Variability Between LST and NDWI in an Urban Environment Using Landsat Satellite Data”. Geomatics, Natural Hazards and Risk 11 (1): 1319-1345. https://doi.org/10.1080/19475705.2020.1789762 DOI: https://doi.org/10.1080/19475705.2020.1789762
  • Gulácsi, András y Ferenc Kovács. 2020. “Sentinel-1-Imagery-Based High-Resolutionwater Cover Detection on Wetlands, Aided by Google Earth Engine”. Remote Sensing 12 (10):1614. https://doi.org/10.3390/rs12101614 DOI: https://doi.org/10.3390/rs12101614
  • Henderson, Floyd M. y Anthony J. Lewis. 2008. “Radar Detection of Wetland Ecosystems: A Review”. International Journal of Remote Sensing 29 (20): 5809-5835. https://doi.org/10.1080/01431160801958405 DOI: https://doi.org/10.1080/01431160801958405
  • Hu, Shunshi, Jianxin Qin, Jinchang Ren, Huimin Zhao, Jie Ren y Haoran Hong. 2020. “Automatic Extraction of Water Inundation Areas Using Sentinel-1 Data for Large Plain Areas”. Remote Sensing 12 (2): 243. https://www.mdpi.com/2072-4292/12/2/243# DOI: https://doi.org/10.3390/rs12020243
  • IAvH (Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt). 2022. “Criterios para la delimitación de los humedales de Colombia”. Consultado el 20 de septiembre de 2022. http://www.humboldt.org.co/es/i2d/item/560-criterios-para-la-delimitacion-de-los-humedales-de-colombia
  • IDEAM (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales). 2022a. “Capa cobertura de la tierra 100K Periodo 2018”. Servidor Cartográfico. Consultado el 15 de septiembre de 2022. http://www.ideam.gov.co/capas-geo
  • IDEAM (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales). 2022b. “Clima”. Archivo Excel. Consultado el 15 de septiembre de 2022. http://www.ideam.gov.co/web/tiempo-y-clima/clima
  • IDEAM (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales). 2022c. “Consulta y Descarga de Datos Hidrometeorológicos” Servidor Cartográfico. Consultado el 15 de septiembre de 2022. http://dhime.ideam.gov.co/atencionciudadano/
  • IGAC (Instituto Geográfico Agustín Codazzi). 2022. “Datos Abiertos Cartografía y Geografía) GEOPORTAL”. Consultado el 2 de noviembre de 2023. https://geoportal.igac.gov.co/contenido/datos-abiertos-cartografia-y-geografia
  • Jensen, Jhon. R, Elijah W. Ramsey, Halkard E. Jr Mackey, Eric J Christensen y Rebecca R Sharitz. 1987. “Inland Wetland Change Detection Using Aircraft MSS Data”. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 53 (5): 521-29.
  • Kasischke, Eric S. y Laura L. Bourgeau-Chavez. 1997. “Monitoring South Florida Wetlands Using ERS-1 SAR Imagery”. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 63 (3): 281-291.
  • Kasischke, Eric S., John M. Melack y M. Craig Dobson. 1997. “The Use of Imaging Radars for Ecological Applications - A Review”. Remote Sensing of Environment 59 (2): 141-156. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00148-4 DOI: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00148-4
  • Manjusree, Panchagnula, L. Prasanna Kumar, Chandra Mohan Bhatt, Goru Srinivasa Rao y Veerubhotla Bhanumurthy. 2012. “Optimization of Threshold Ranges for Rapid Flood Inundation Mapping by Evaluating Backscatter Profiles of High Incidence Angle SAR Images”. International Journal of Disaster Risk Science 3: 113-122. https://doi.org/10.1007/s13753-012-0011-5 DOI: https://doi.org/10.1007/s13753-012-0011-5
  • McDonald, Kyle C., B. Chapman, Erika Podest, Ronny Schroeder, Sarah Flores, Karen Willacy, Mahta Moghaddam, Jane Whitcomb, Laura Hess y John S. Kimball. 2011. “Monitoring Inundated Wetlands Ecosystems with Satellite Microwave Remote Sensing in Support of Earth System Science Research”. 34th International Symposium on Remote Sensing of Environment - The GEOSS Era: Towards Operational Environmental Monitoring, Sydeney, Australia. Del 10 al 15 de abril de 2011.
  • McFeeters, S. K. 1996. “The Use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the Delineation of Open Water Features”. International Journal of Remote Sensing 17 (7): 1425-1432. https://doi.org/10.1080/01431169608948714 DOI: https://doi.org/10.1080/01431169608948714
  • Mejia Ávila, Doris, Viviana Cecilia Soto Barrera y Zoraya Martínez Lara. 2019. “Spatio-Temporal Modelling of Wetland Ecosystems Using Landsat Time Series: Case of the Bajo Sinú Wetlands Complex (BSWC)– Córdoba– Colombia”. Annals of GIS 25 (3): 231-245. https://doi.org/10.1080/19475683.2019.1617347 DOI: https://doi.org/10.1080/19475683.2019.1617347
  • Mejia Ávila, Doris, Franklin Torres-Bejarano y Zoraya Martínez Lara. 2022. “Spectral Indices for Estimating Total Dissolved Solids in Freshwater Wetlands Using Semi-Empirical Models. A Case Study of Guartinaja and Momil Wetlands”. International Journal of Remote Sensing 43 (6): 2156-2184. https://doi.org/10.1080/01431161.2022.2057205 DOI: https://doi.org/10.1080/01431161.2022.2057205
  • Moreira, Alberto, Pau Prats-iraola, Marwan Younis, Gerhard Krieger, Irena Hajnsek y Konstantinos P. Papathanassiou. 2013. “A Tutorial on Synthetic Aperture Radar”. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine 1 (1): 6-43. https://doi.org/10.1109/MGRS.2013.2248301 DOI: https://doi.org/10.1109/MGRS.2013.2248301
  • Muro Martín, Javier, Adrian Strauch, Eleni Fitoka, Maria Tompoulidou y Frank Thonfeld. 2019. “Mapping Wetland Dynamics with SAR-Based Change Detection in the Cloud”. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 16 (10): 1536-1539. https://doi.org/10.1109/LGRS.2019.2903596 DOI: https://doi.org/10.1109/LGRS.2019.2903596
  • Otsu, Nobuyuki. 1979. “A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 9 (1): 62-66. https://doi.org/10.1109/TSMC.1979.4310076 DOI: https://doi.org/10.1109/TSMC.1979.4310076
  • Özelkan, Emre. 2020. “Water Body Detection Analysis Using NDWI Indices Derived from Landsat-8 OLI”. Polish Journal of Environmental Studies 29 (2): 1759-1769. https://doi.org/10.15244/pjoes/110447 DOI: https://doi.org/10.15244/pjoes/110447
  • Passaro, Marcello, Felix L. Müller y Denise Dettmering. 2018. “Lead Detection Using Cryosat-2 Delay-Doppler Processing and Sentinel-1 SAR Images”. Advances in Space Research 62 (6): 1610-1625. https://doi.org/10.1016/j.asr.2017.07.011 DOI: https://doi.org/10.1016/j.asr.2017.07.011
  • Pekel, Jean-François, Andrew Cottam, Noel Gorelick y Alan S. Belward. 2016. “High-Resolution Mapping of Global Surface Water and Its Long-Term Changes”. Nature 540 (7633): 418-422. https://doi.org/10.1038/nature20584 DOI: https://doi.org/10.1038/nature20584
  • Pérez González, María Eugenia y María Pilar García Rodríguez. 2004. “Análisis de la contaminación hídrica en humedales de ambiente semiárido aplicando teledetección (La Mancha, 1992-2001).” Estudios Geográficos 65 (254): 101-119. https://doi.org/10.3989/egeogr.2004.i254.193 DOI: https://doi.org/10.3989/egeogr.2004.i254.193
  • RAMSAR. 2022. “The Convention on Wetlands, La Convención sobre los Humedales”. Consultado el 2 de noviembre de 2023. https://www.ramsar.org/es
  • Reimold, Robert J. y Rick A. Linthurst. 1975. “Use of Remote Sensing for Mapping Wetlands”. Transportation Engineering Journal of ASCE 101 (2): 189-198. https://doi.org/10.1061/TPEJAN.0000497 DOI: https://doi.org/10.1061/TPEJAN.0000497
  • Rosenqvist, Ake, Masanobu Shimada, Norimasa Ito y Manabu Watanabe. 2007. “ALOS PALSAR: A Pathfinder Mission for Global-Scale Monitoring of the Environment”. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 45 (11): 3307-3316. https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.901027 DOI: https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.901027
  • Sahour, Hossein, Kaylan M. Kemink y Jessica O’connell. 2022. “Integrating SAR and Optical Remote Sensing for Conservation-Targeted Wetlands Mapping”. Remote Sensing 14 (1): 159. https://doi.org/10.3390/rs14010159 DOI: https://doi.org/10.3390/rs14010159
  • Santoro, Maurizio, Urs Wegmüller, Céline Lamarche, Sophie Bontemps, Pierre Defourny y Olivier Arino. 2015. “Strengths and Weaknesses of Multi-Year Envisat ASAR Backscatter Measurements to Map Permanent Open Water Bodies at Global Scale”. Remote Sensing of Environment 171: 185-201. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.10.031 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.10.031
  • Schmitt, Andreas, Brian Brisco, Shannon Kaya, Achim Roth y A. Mueller. 2011. “Wetland Monitoring with Polarimetric SAR Change Detection Methods”. 34th International Symposium on Remote Sensing of Environment (ISRSE) - The GEOSS Era: Towards Operational Environmental Monitoring, Sydeney, Australia. Del 10 al 15 de abril de 2011.
  • Shashikant, Veena, Abdul Rashid Mohamed Shariff, Aimrun Wayayok, Rowshon Kamal, Yang Ping Lee y Wataru Takeuchi. 2021. “Utilizing TVDI and NDWI to Classify Severity of Agricultural Drought in Chuping, Malaysia”. Agronomy 11 (6). https://www.mdpi.com/2073-4395/11/6/1243# DOI: https://doi.org/10.3390/agronomy11061243
  • Sivaranjan, Raja. 2020. “Automatic Water Extent Mapping from Sentinel-1 SAR Using Otsu’s Method”. Consultado el 5 de agosto de 2022. https://trajasivaranjan92.medium.com/automatic-water-extent-mapping-from-sentinel-1-sar-using-otsus-method-d2728d099e97
  • Tian, Haifeng, Wang Li, Mingquan Wu, Ni Huang, Guodong Li, Xiang Li y Zheng Niu. 2017. “Dynamic Monitoring of the Largest Freshwater Lake in China Using a New Water Index Derived from High Spatiotemporal Resolution Sentinel-1A Data”. Remote Sensing 9 (6): 521. https://doi.org/10.3390/rs9060521 DOI: https://doi.org/10.3390/rs9060521
  • Tian, Haifeng, Jian Wang, Jie Pei, Yaochen Qin, Lijun Zhang y Yongjiu Wang. 2020. “High Spatiotemporal Resolution Mapping of Surface Water in the Southwest Poyang Lake and Its Responses to Vlimate Oscillations”. Sensors 20 (17): 4872. https://doi.org/10.3390/s20174872 DOI: https://doi.org/10.3390/s20174872
  • Torres, Ramon, Paul Snoeij, Dirk Geudtner, David Bibby, Malcolm Davidson, Evert Attema, Pierre Potin, BjÖrn Rommen, Nicolas Floury, Mike Brown, Ignacio Navas Traver, Patrick Deghaye, Berthyl Duesmann, Betlem Rosich, Nuno Miranda, Claudio Bruno, Michelangelo L'Abbate, Renato Croci, Andrea Pietropaolo, Markus Huchler y Friedhelm Rostan. 2012. “GMES Sentinel-1 Mission”. Remote Sensing of Environment 120: 9-24. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.05.028 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.05.028
  • Uddin, Kabir, Mir A. Matin y Franz J. Meyer. 2019. “Operational Flood Mapping Using Multi-Temporal Sentinel-1 SAR Images: A Case Study from Bangladesh”. Remote Sensing 11 (13). https://doi.org/10.3390/rs11131581 DOI: https://doi.org/10.3390/rs11131581
  • Unesco (Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura). 2022. “World Heritage Centre - World Heritage and Ramsar Convention on Wetlands”. Consultado el 2 de noviembre de 2023. https://whc.unesco.org/en/ramsar/
  • Wang, Jingzhe, Jianli Ding, Guannan Li, Jing Liang, Danlin Yu, Tayierjiang Aishan, Fang Zhang, Jinming Yang, Aerzuna Abulimiti y Jie Liu. 2019. “Dynamic Detection of Water Surface Area of Ebinur Lake Using Multi-Source Satellite Data (Landsat and Sentinel-1A) and Its Responses to Changing Environment”. Catena 177: 189-201. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.02.020 DOI: https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.02.020
  • White, Lori, Brian Brisco, Mohammed Dabboor, Andreas Schmitt y Andrew Pratt. 2015. “A Collection of SAR Methodologies for Monitoring Wetlands”. Remote Sensing 7 (6): 7615-7645. https://doi.org/10.3390/rs70607615 DOI: https://doi.org/10.3390/rs70607615
  • Xu, Hanqiu. 2006. “Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed Imagery”. International Journal of Remote Sensing 27 (14): 3025-3033. https://doi.org/10.1080/01431160600589179 DOI: https://doi.org/10.1080/01431160600589179
  • Yagüe, Julia. 2005. “Multitemporal Remote Sensing of the Outburst of Three Aquatic Weeds in the Fúquene Lagoon, Colombia”. International Workshop on the Analysis of Multi-Temporal Remote Sensing Images, Biloxi, MS, USA: 44-48. https://doi.org/10.1109/AMTRSI.2005.1469837 DOI: https://doi.org/10.1109/AMTRSI.2005.1469837
  • Yang, Xiucheng, Shanshan Zhao, Xuebin Qin, Na Zhao y Ligang Liang. 2017. “Mapping of Urban Surface Water Bodies from Sentinel-2 MSI Imagery at 10 m Resolution via NDWI-Based Image Sharpening”. Remote Sensing 9 (6): 596. https://doi.org/10.3390/rs9060596 DOI: https://doi.org/10.3390/rs9060596
Fuente de los datos: Dialnet